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Development Data Science Deep Learning

ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理

機械学習(マシンラーニング)の中でも特に注目を集めているDeep Learningを学び、TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)までゼロから構築できるようになりましょう。
Highest Rated
Rating: 4.2 out of 54.2 (676 ratings)
3,881 students
Created by 我妻 幸長 Yukinaga Azuma
Last updated 2/2021
Japanese
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • ディープラーニングの原理を理解し、ゼロから実装できるようになります。
  • ディープラーニングのコードの読み書きができるようになります。
  • バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)によりニューラルネットワークが学習する仕組みを理解できます。
  • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みを理解できます。
  • 数学やプログラミングをディプラーニングで活用する具体的な方法を学べます。
  • TensorFlow、Chainerなどのフレームワークの学習コストが下がります。
Curated for the Udemy for Business collection

Course content

9 sections • 49 lectures • 6h 49m total length

  • Preview05:03
  • Preview10:25

  • Anacondaのインストール
    02:46
  • Jupyter Notebookの使い方
    04:42
  • 教材のダウンロードとコースの学び方
    02:13

  • Preview12:26
  • Pythonの基礎2
    10:49
  • NumPyの基礎
    12:56
  • matplotlibの基礎
    08:28

  • Preview07:25
  • 線形代数の基礎
    15:50
  • 微分の基礎
    15:03
  • 正規分布
    08:16

  • Preview14:10
  • Preview07:46
  • Preview04:44
  • 層間の計算
    07:39
  • 回帰と分類
    06:30
  • 活性化関数
    12:54
  • 単一ニューロンの実装
    06:30
  • ニューラルネットワークの構築(回帰)
    08:51
  • ニューラルネットワークの構築(分類)
    05:30

  • Preview06:24
  • 訓練データとテストデータ
    06:18
  • 損失関数
    09:40
  • 勾配降下法
    08:17
  • 出力層の勾配
    15:27
  • 中間層の勾配
    07:30
  • エポックとバッチ
    06:24
  • 行列による順伝播の演算
    05:48
  • 行列による逆伝播の演算
    06:29
  • 学習の準備
    07:07
  • 層のクラスによる実装
    06:04
  • 回帰の例を実装
    09:05
  • 分類の例を実装
    07:50

  • Preview12:00
  • 最適化アルゴリズム
    07:40
  • Irisデータセット
    03:50
  • 学習の準備
    10:52
  • 各層の実装
    03:37
  • 全体のコードと実行結果
    09:34
  • ドロップアウト
    06:20

  • Preview14:33
  • Preview09:21
  • 畳み込み層の実装
    08:05
  • プーリング層の実装
    09:12
  • 学習の準備
    04:54
  • CNNの実装
    10:09

  • ボーナスレクチャー
    05:39

Requirements

  • 何らかの、オブジェクト指向プログラミングの経験があった方がベターです。
  • 中学-高校レベルの数学の知識が前提として必要です。
  • WindowsでもMacでも大丈夫です。Linuxのサポートは行いませんが、コードは全ての環境で共通のものです。

Description

本コースは、ディープラーニングをゼロから実装する講座です。

TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)までゼロから構築できるようになりましょう。

ディープラーニングをフルスクラッチで構築することにより、普遍的な原理がしっかりと身につきます。


人工知能(AI)、特にその一分野であるディープラーニングは世界中の人々の関心を集めており、自動運転、ファイナンス、流通、アート、研究、さらには宇宙探索に到るまで、様々な分野で活用をされ始めています。

本コースは、可能な限り多くの方がディープラーニングの本質を学ぶことができるように、プログラミングと数学から始めて畳み込みニューラルネットワークに至るまで、手を動かしながら少しずつ丁寧に学べるように設計されています。

また、扱うコードは直感的な分かりやすさを重視し、可能な限りシンプルで可読性の高いコードを心がけています。 


本コースには前提となる知識が2つあります。

1つ目は、何らかのプログラミング言語の経験です。

本コース内でもPythonの解説をしますが、何からのプログラミング言語の経験があると学習がスムーズになります。

プログラミングが全くの初心者の方は、他のコースで基礎を身につけた上で本コースに臨むことをお勧めします。


2つ目は、中学-高校レベルの数学の知識です。

本コース内でもディープラーニングに必要な数学の解説をしますが、ベースとなる数学の知識があった方が望ましいです。

数学に自信のない方は、他のコースで数学を学んだ上で本コースに臨むことをお勧めします。


————————————————————

本コースの主な内容は以下の通りです。


Pythonの基礎

→ ディープラーニングを学ぶために必要なPythonの基礎を学びます。


数学の基礎

→ ディープラーニングを学ぶのに必要な数学のベースを身につけます。


ニューラルネットワーク

→ ニューラルネットワークの原理と仕組みを学び、簡単なニューラルネットワークのコードを実際に構築します。


バックプロパゲーション

→ 誤差の逆伝播により、ニューラルネットワークが学習する仕組みを学びます。


ディープラーニング

→ ここまで学んできた内容をベースに、層をいくつも重ねた深層学習を構築します。


畳み込みニューラルネットワーク

→ 畳み込みニューラルネットワークをゼロから構築します。

————————————————————


本コースは動画を見るのみでも学習が進められるようになっていますが、可能であればPythonのコードをダウンロードして動かしながら進めるのをお勧めします。

コードがダウンロード可能なので、これをベースにオリジナルのディープラーニングのコードを書いてみることもお勧めです。

 

ディープラーニングには非常に長い時間がかかる場合もありますが、本コースのコードは長くても数十秒程度で実行可能です。

本格的なAI開発につながる拡張性を確保しつつも、小さな試行錯誤を何度も繰り返すことができる作りになっています。

本コースの開発環境、AnacondaとJupyter Notebookは簡単にダウンロード、インストールすることができます。


ディープラーニングをゼロから構築しその原理を身につけていただくことが本コースの目的です。

本コースを修了した方は、知的好奇心が刺激されてディープラーニングや人工知能ののことをさらに知りたくなっているかと思います。

Who this course is for:

  • ディープラーニング、AIをこれから本格的に学びたい方。
  • ディープラーニングの原理を基礎から学びたい方。
  • TensorFlow、Chainerなどのフレームワークの動作原理を知りたい方。
  • ディープラーニングをフルスクラッチで実装したい方。
  • フレームワークの使い方については解説しませんので、お手軽にディープラーニングを使いたい方には向きません。

Instructor

我妻 幸長 Yukinaga Azuma
人工知能(AI) / ディープラーニング / 機械学習 / プログラミング / iOS
我妻 幸長 Yukinaga Azuma
  • 4.3 Instructor Rating
  • 13,245 Reviews
  • 53,643 Students
  • 14 Courses

「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。

東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。
興味の対象は、人工知能(AI)、脳科学、ネイティブアプリ開発、シンギュラリティなど。

オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。

複数の有名企業でAI研修を担当。

エンジニアとして、VR、ゲーム、SNSなどジャンルを問わず様々なアプリを開発し、多数の講演を行う。

著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」(SBクリエイティブ)、「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」(翔泳社)。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」(技術評論社)。

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